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【PG 内核】B-Tree 索引:页面分裂、rightlink 与去重

拆解 PostgreSQL B-Tree 索引的内核实现:BTPageOpaque 页面布局(high key / rightlink 的工程意义)、_bt_doinsert() 插入路径与 _bt_split() 页面分裂的完整流程(分裂点选择不是简单的 50/50)、PG 12+ 去重(deduplicate_items)的触发条件与 posting list 压缩策略、B-Tree WAL 记录类型与恢复,以及用 bt_page_items() 和 bt_metap() 观察索引内部结构的实验方法。

【PG 内核】BRIN 与其他索引:什么时候不建 B-Tree 反而更好

过一遍 BRIN 索引的范围摘要哲学——用每个 page range 一条摘要替代逐行索引,在 1TB 的表上创建时间从小时降到秒级。同时讨论两条"不建 B-Tree"的高性价比路径:Hash 索引在 PG 10+ 的 WAL 安全边界和 Bloom 索引的多列任意组合过滤。附带代价对比表和建索引决策树。

【PG 内核】PostgreSQL 内核机制深度拆解

从进程模型到磁盘页面、从 MVCC 到流复制——对 PostgreSQL 内核做完整的源码级拆解。不止步于源码分析:26 篇中 6 篇是运维实战——经典故障的根因与排查路径、性能调查的五层工具链、配置陷阱与恢复边界。面向想读懂 PG 内核源码、在生产环境排查过问题、准备给 PG 贡献代码的工程师。

【存储工程】存储引擎概览:堆文件到 LSM-Tree 的演化路径

数据库系统的架构可以划分为两大层:上层的查询处理层负责解析 SQL、生成执行计划、优化查询;下层的存储引擎(Storage Engine)负责把数据持久化到磁盘,并在需要时高效地把数据取回来。查询处理层决定"做什么",存储引擎决定"怎么存、怎么取"。同一个查询处理层可以对接不同的存储引擎——MySQL 的 InnoDB…

【存储工程】索引结构:从 B+Tree 到倒排索引

数据库里存了一亿行数据,要找出 userid 42 的那一行。没有索引的做法是全表扫描(Full Table Scan)——从第一个数据页读到最后一个数据页,逐行比对。假设每个数据页 16 KB,一亿行占 20 GB,即使顺序读能跑到 500 MB/s,也需要 40 秒。加一个 B+Tree 索引,三次磁盘 I/O 就…